В последние несколько лет Карл Йобст несколько отошёл от спидранов и занялся созданием разоблачительного контента. В своих видео Йобст тщательно обличал читеров, обманщиков и скамеров самых разных мастей в самых разных играх. Лживые высказывания Илона Маска о его скилле в первом Квейке? Использование хардварных читов в осу? Скам с благотворительностью? Русский ютубер Нарица, который нарушал условия лицензии Ютуба, беря чужие видео и выкладывая их переводы на ютуб? Мапхакер из мультиплеерного комьюнити шестой Цивилизации? Девушка использовавшая третий монитор для фальшивого убийства вслепую самого сложного босса в Монстер Хантере? Все эти скандалы и многое другое вы могли найти на канале Йобста. Однако, пожалуй была одна личность, которая получила наибольшее внимание (около 20 видео) от Йобста -- это Билли Митчелл, бывший про-игрок в Донки Конг, Пакман и другие аркадные игры, известный тем что он установил несколько мировых рекордов.
Относительно рекордов Билли Митчелла за последние несколько лет возникали определённые споры и подозрения. В частности, некоторые из этих рекордов были оспорены так как после тщательного анализа обнаружилось, что они с высокой вероятностью были сделаны на эмуляторе, а не оригинальном железе. Карл Йобст осветил соответствующие факты в одном из своих видео и обвинил Митчелла в читерстве. Однако, к сожалению, это было не единственным обвинением в видео Йобста. Билли Митчелл подал несколько судебных исков против Йобста, требуя опровергнуть утверждения из его видео. Йобст, однако, не опустил руки, и начал краундфандинговую кампанию по сбору денег на свою защиту в суде. Общая собранная сумма достигла 200 000 австралийских долларов, что примерно соответствует 127.6 тысяч долларов США. Митчелл отказался от практически всех своих исков, кроме одного. И решение по этому последнему иску было принято буквально позавчера...
1) Билли Митчелл победил.
2) Выяснилось, что самый последний иск был вовсе не про утверждения о том, что Билли Митчелл читерил. Это было голословное обвинение Йобста в том, что Билли Митчелл являлся причиной самоубийства ютубера Аполло Ледженд.
Т.е. финальный иск Митчелла против Йобста был относительно клеветы Йобста! Что сам Йобст сказал в своём видео (часть высказываний была позже удалена самим Йобстом) ?
He also sued YouTuber Apollo Legend for $1,000,000. I haven’t spoken about this publicly but this lawsuit ultimately ended with Apollo giving in and settling with Mitchell. He was forced to remove all his videos about Mitchell’s cheating and paid him a large sum of money. This left him deeply in debt, which required him to find extra work, but with his ongoing health issues this was all too much of a burden and he ultimately took his own life. Not that Billy Mitchell would ever care, though. In fact, when Billy Mitchell thought Apollo died earlier he expressed joy at the thought. The lawsuit against Apollo was just as frivolous as the rest and Apollo definitely would have won in court, but again he was extremely ill and couldn’t handle the ongoing stress.
Он [Билл Митчелл] также подал иск против ютубера Аполло Ледженд на 1 млн долларов. Я не говорил об этом публично, однако в итоге Аполло сдался и урегулировал вопрос в досудебном порядке. Ему [Аполло] пришлось удалить все его видео про читерство Митчелла и заплатить ему [Митчеллу] большую сумму денег. В итоге он глубоко погряз в долгах, ему пришлось найти дополнительную работу, но в силу его продолжающихся проблем со здоровьем это было слишком тяжкой ношей для него, и в итоге он покончил с собой. Не то чтобы Билли Митчелла это волновало. По сути, когда Митчелл подумал о смерти Аполло ранее, он только порадовался. Иск против Аполло был таким же бредовым как и остальные [иски Митчелла] и Аполло легко выиграл бы дело в суде, однако он был очень тяжело болен и не смог справиться со всем этим стрессом.
Именно эти обвинения и стали причиной для единственного иска Митчелла, который тот довёл до суда и в итоге выиграл. Йобст не только зачем то связал Билли Митчелла с самоубийством Аполло (сам Аполло упоминал совсем других людей в своём предсмертном видео), но и утверждал что Аполло выплатил Митчеллу миллион долларов! Тогда как и Митчелл, и адвокат Митчелла, и общий друг Митчелла и Йобста Кемстар, и даже брат Аполло связывались с Йобстом и сообщали ему, что Аполло в итоге не выплатил Митчеллу ничего! Теперь Йобсту надо оплатить расходы на своего адвоката, адвоката Митчелла, а также сумму самого иска -- чуть меньше 400 тысяч австралийских долларов (250 тысяч долларов США).
Ну а что же с деньгами, собранными на краундфандинге на защиту Йобста? Как внезапно выяснилось, большая часть аудитории Йобста, которая и донатила деньги на его защиту в суде, вообще не подозревала что иск был о клевете и обвинении в доведении до суицида. Практически каждое видео Йобста про иски Митчелла рассказывало о том, какой Митчелл нехороший читер, подделавший рекорды в Донки Конге и других играх. И лишь одно старое видео упоминало про обвинения в клевете, которые в итоге и добрались до суда. Теперь люди считают себя обманутыми. Они донатили на защиту честного имени Йобста, который назвал читера читером. А оказалось, что Йобст ещё и обвинил читера в доведении другого человека до самоубийства, и деньги собирал именно на защиту по этому утверждению. Естественно, если бы люди об этом знали, они бы понимали что иск по клевете обречён на поражение, и Йобсту следует не тратить деньги на суды и адвокатов с мизерным шансом выиграть дело, а просто признать что Йобст жёстко обосрался, напиздел хуйню, извиниться и взять свои слова обратно. К слову, сам Митчелл предлагал урегулировать вопрос в досудебном порядке всего за 50 000 ! Если бы Йобст согласился на это предложение, он бы не только сохранил свою репутацию, но и потратил бы намного меньше денег...
Однако, что сделано, то сделано. Йобст остался должен около миллиона долларов суммарно на всех адвокатов и выплаты по искам, заскамил своих зрителей на 200 000 австралийских долларов; и что самое главное, будучи драма-ютубером, построившим свой бренд на обличении читеров, обманщиков и скамеров разных мастей, Йобст попросту потерял существенную часть доверия к нему. Последнее, пожалуй, является наиболее важным для дальнейшей ютуб-карьеры Йобста.
Статистика канала Йобста на social blade показывает, что люди уже начали массово отписываться
Пользователи Nuum могут выгрузить нужный контент до 1 июня 2025 года. После этого доступ закроют, пишет РБК со ссылкой на МТС. Компания сочла развитие b2c-видеохостинга «недостаточно эффективным» с точки зрения бизнеса.
На основе технологической платформы сервиса компания хочет запустить рекламную сеть видеобаннеров, ориентированную на электронную коммерцию. В частности, для рекламы товаров на маркетплейсах и в классифайдах — в форматах Stories и Reels.
Стриминговые видеотехнологии будут использовать в онлайн-кинотеатре Kion. Разработчики из команды Nuum перейдут в медиавертикаль МТС.
Опрошенные РБК эксперты полагают, что окупаемость Nuum была несопоставима с вложениями МТС в проект. Однако это проблема всех «аналогов» зарубежных платформ — не только Nuum. Контента значительно меньше, финансовая модель для блогеров не такая «удобная». То, что в итоге дают аудитории, не вызывает у неё особого интереса.
Это ставит под вопрос развитие и других подобных платформ в России, так как на них просто не будет спроса. Если YouTube снова заработает, большинство пользователей вернётся именно туда, как бы ни было обидно.
МТС запустила Nuum в декабре 2023 года. В феврале 2024 года «Ведомости» писали, что компания «оптимизирует» затраты на него, но закрывать не будет. В марте 2025 года сервис заморозил платные подписки и донаты авторам без уточнения дальнейших планов.
По данным Mediascope за февраль 2025 года, месячная аудитория Nuum старше 12 лет составила 901,5 тысячи человек, а суточная — 71 тысячу.
Многие эксперты по криптоанализу задаются вопросом: Сможет ли криптовалютная индустрия выстоять перед лицом новой технологической революции? В этой статье речь пойдет об современных методах защиты финансовых операций и интернета, основанные на криптографии, которые могут оказаться бессильными перед достаточно мощным квантовым компьютером, уязвимый ли криптовалюты, чей рынок оценивается в сотни миллиардов долларов. Исследование показывает, что алгоритм подтверждения работы, используемый в Bitcoin, относительно устойчив к квантовым атакам в ближайшее десятилетие, благодаря высокой скорости специализированного оборудования для майнинга. Однако, используемая Bitcoin система цифровых подписей на эллиптических кривых может быть взломана уже к 2027 году. В качестве альтернативы рассматривается алгоритм Momentum, который более устойчив к квантовым вычислениям. Также анализируются другие методы защиты, которые могут обеспечить безопасность и эффективность блокчейн-приложений в будущем.
В целом, результаты исследования говорят о том, что квантовые компьютеры представляют собой серьезную угрозу для криптовалют, и необходимо разрабатывать новые методы защиты, чтобы обеспечить их безопасность в будущем. Также на примере мы рассмотрим процесс компрометации извлечения секретного ключа Nonce значение K из уязвимой RawTX транзакции с помощью процесса машинного обучение BitcoinChatGPT.1
Биткоин, как децентрализованная и защищенная криптографией цифровая валюта, успешно существует с 2008 года, вдохновляя создание множества других криптовалют. Его безопасность обеспечивается механизмом подтверждения работы (proof-of-work) и криптографическими подписями на основе эллиптических кривых. Однако, развитие квантовых компьютеров представляет серьезную угрозу для Биткоина и всей современной криптографии, используемой в интернете и финансовых транзакциях. Исследование показывает, что алгоритм подтверждения работы, используемый в Биткоине, относительно устойчив к квантовым атакам в ближайшие 10 лет благодаря высокой скорости специализированного оборудования для майнинга. Но система цифровых подписей на эллиптических кривых уязвима для алгоритма Шора и может быть взломана уже к 2027 году, что позволит злоумышленникам получать секретные ключи из транзакции Биткоина и приватные ключи из открытых. В качестве решения предлагается использовать альтернативные алгоритмы, такие как Momentum для подтверждения работы, и квантово-устойчивые схемы подписи. В целом, результаты исследования говорят о том, что квантовые компьютеры представляют собой серьезную угрозу для Биткоина, и необходимо разрабатывать новые методы защиты, чтобы обеспечить его безопасность в будущем. Квантовые компьютеры могут взломать Биткоин в течение пяти лет. Это может привести к потере более 3 трлн долларов на криптовалютных и других рынках и вызовет глубокую рецессию.
Основы работы Биткоина и принципы защиты от атак: механизм блокчейна и доказательство работы
В этой части статьи мы постараемся объяснить, как устроен Биткоин, чтобы было проще понять возможные атаки с использованием квантовых компьютеров. Описание дается в общих чертах, так как основные принципы работы похожи и у других криптовалют. Все транзакции записываются в публичный реестр – блокчейн. Транзакции объединяются в блоки, которые считаются произошедшими одновременно и выстраиваются в цепочку. Каждый блок содержит ссылку на предыдущий в виде его хеша. Новые блоки добавляют майнеры, используя механизм «доказательства работы» (Proof-of-Work, PoW). Биткоин использует алгоритм Hashcash. Майнеры ищут подходящий заголовок блока, чтобы его хеш был меньше определенной величины. Заголовок содержит информацию о транзакциях, хеш предыдущего блока, временную метку и случайное число (nonce). Сложность задачи подбирается автоматически, чтобы блок находился примерно за 10 минут. В Биткоине используется двойное хеширование SHA256.
import hashlib def double_sha256(data): """ Performs double SHA256 hashing on the input data. """ # First pass of SHA256 hash1 = hashlib.sha256(data).digest() # Second pass of SHA256 hash2 = hashlib.sha256(hash1).digest() return hash2 # Example usage data = b"Example data for double SHA256" # Data must be represented as bytes hashed_data = double_sha256(data) print(hashed_data.hex()) # Output in hexadecimal format
Пример использования показывает, как применить функцию к байтовой строке и вывести результат в шестнадцатеричном формате. Важно отметить, что входные данные должны быть представлены именно в байтах, для этого используется b"..."
Майнеры добавляют в блок выбранные ими транзакции и получают за это вознаграждение в биткоинах. Когда майнер находит подходящий заголовок, он сообщает об этом сети, и блок добавляется в блокчейн. Проверить правильность решения PoW легко – достаточно один раз вычислить хеш. PoW нужен для того, чтобы один участник не мог подделать блокчейн, например, чтобы потратить одни и те же деньги дважды. Блокчейн может разветвляться, но майнеры должны работать над самой длинной цепочкой. Считается, что транзакция в Биткоине подтверждена, когда после нее добавлено еще 6 блоков. В статье рассматривается, какое преимущество квантовый компьютер может дать при решении PoW и сможет ли он подделывать блокчейн. Также анализируется структура транзакций. Когда Боб хочет отправить биткоины Алисе, Алиса создает пару ключей – приватный и публичный. Публичный ключ хешируется и получается адрес, который Алиса сообщает Бобу. Биткоин использует хеш публичного ключа для экономии места. Для отправки биткоинов Боб указывает транзакции, где он получил биткоины на свои адреса. Сумма полученных биткоинов должна быть не меньше, чем сумма, которую Боб хочет отправить Алисе. Боб подтверждает владение адресами, указывая публичные ключи и подписывая сообщение своим приватным ключом. Выбор использовать хеш публичного ключа вместо самого ключа влияет на безопасность Биткоина от квантовых атак.
Иллюстрация блока. Данные в верхней части составляют заголовок блока.
Attacks on the Bitcoin Proof-of-Work
По большой части квантовый компьютер может быть эффективнее обычного при майнинге Биткоина, то есть при выполнении Proof-of-Work (PoW) на основе алгоритма hashcash. Квантовый компьютер, использующий алгоритм поиска Гровера, может выполнить PoW, перебрав значительно меньше вариантов хешей, чем классический компьютер. Однако, современные ASIC-майнеры, специализированные на вычислении хешей, работают настолько быстро, что это преимущество квантовых компьютеров нивелируется, учитывая, что скорость работы квантовых компьютеров пока еще относительно невелика. В будущем, если скорость работы квантовых компьютеров удастся увеличить до 100 ГГц, они смогут решать задачу PoW примерно в 100 раз быстрее, чем сейчас. Но это вряд ли произойдет в ближайшие 10 лет. К тому времени и обычные компьютеры станут быстрее, и квантовые технологии получат более широкое распространение, так что ни у кого не будет возможности единолично доминировать в майнинге. Для оценки безопасности блокчейна важно понимать, какой объем вычислительных ресурсов потребуется, чтобы квантовый компьютер мог успешно решать задачу PoW с вероятностью больше 50%.В итоге, хотя квантовые компьютеры и могут ускорить процесс майнинга теоретически, на практике, из-за ограничений текущих технологий, они пока не представляют серьезной угрозы для безопасности Биткоина. Однако, в будущем, с развитием квантовых технологий, эта угроза может стать более реальной, и необходимо разрабатывать соответствующие меры защиты насколько эффективным может быть квантовый компьютер при майнинге Биткоина, с учетом всех технических сложностей и ограничений. Алгоритм Гровера позволяет квантовому компьютеру искать решение (подходящий заголовок блока) гораздо быстрее, чем классическому, но на практике это преимущество сильно нивелируется.
Для каждого вычисления хеша и построения блока требуются дополнительные операции, а квантовая коррекция ошибок добавляет значительные накладные расходы. Чтобы оценить реальную производительность, используется модель универсального квантового компьютера с коррекцией ошибок.
Вычисление хеша SHA256 на квантовом компьютере требует преобразования логических операций в обратимые квантовые операции, что увеличивает сложность. Кроме того, квантовым компьютерам необходимо исправлять ошибки, что также требует дополнительных ресурсов и времени. В итоге, скорость майнинга на квантовом компьютере зависит не только от алгоритма Гровера, но и от множества других факторов, таких как тактовая частота, частота ошибок, сложность алгоритмов коррекции ошибок и количество используемых кубитов. В статье вводится понятие «эффективной скорости хеширования» для квантового компьютера (hQC), которая учитывает все эти факторы. Анализ показывает, что при текущем уровне развития технологий квантовые компьютеры значительно уступают специализированным ASIC-майнерам по скорости хеширования. Однако, ожидается, что в будущем квантовые технологии будут развиваться, и их производительность будет расти. В статье приводятся прогнозы на ближайшие 25 лет и оценивается, когда квантовые компьютеры смогут превзойти классические в майнинге Биткоина. Даже если квантовый компьютер не сможет единолично контролировать майнинг, он может быть использован для атак на майнинговые пулы с использованием смарт-контрактов. Небольшое преимущество в скорости хеширования позволит злоумышленникам получать прибыль за счет манипуляций и удержания блоков.
Несмотря на ограничения по времени, эффективная скорость хеширования асимптотически улучшается пропорционально квадратному корню сложности задачи, что отражает преимущество квантовых процессоров. Алгоритм Гровера можно запустить параллельно на нескольких квантовых процессорах. В идеальном случае, каждый процессор ищет решение во всем возможном пространстве вариантов. Это уменьшает число необходимых запросов к оракулу для нахождения решения. В результате, время нахождения решения сокращается, а общая скорость хеширования увеличивается. В алгоритме Гровера требуется фиксированное количество логических кубитов (2402), независимо от сложности задачи. Однако, количество необходимых физических кубитов зависит от используемых методов коррекции ошибок и связано со сложностью задачи и вероятностью ошибок.
Результаты анализа производительности квантовых компьютеров при атаках на блокчейн представлены на рисунке 2. На графике сравнивается мощность хеширования сети Биткоин и одного квантового компьютера в течение следующих 25 лет. Оценки даны в оптимистичном и пессимистичном сценариях. Согласно оптимистичному прогнозу, до 2028 года не будет существовать квантовых компьютеров, достаточно мощных для реализации алгоритма Гровера. Для сравнения, на графике также показана скорость хеширования современных ASIC-устройств.
Описание схемы скорости хеширования ASIC-устройств
Современные ASIC-устройства для майнинга криптовалют на основе алгоритма SHA-256 (например, Bitcoin) работают следующим образом:
Предварительная обработка данных: Входные данные дополняются до длины кратной 512 битам.
Начальная настройка: Используются предопределенные начальные значения хеша.
Обработка в блоках: Данные обрабатываются в 512-битных блоках за 64 раунда.
Смешивание и преобразование: Побитовые операции, модульное сложение и сдвиги битов смешивают данные.
Эти устройства оптимизированы для максимальной производительности при минимальном энергопотреблении.
Для оценки достижимой производительности рассматриваются сверхпроводящие схемы, которые на сегодняшний день являются самыми быстрыми квантовыми технологиями и имеют хорошие перспективы масштабирования. При максимальной скорости работы элементов и определенных предположениях о частоте ошибок и сложности задачи, эффективная скорость хеширования квантового компьютера составляет 13.8 GH/s, что требует использования 4.4 миллиона физических кубитов. Это в тысячи раз медленнее, чем современные ASIC-устройства, которые достигают скорости 14 TH/s. Причина кроется в низкой скорости работы квантовых элементов и задержках, связанных с созданием отказоустойчивых T-элементов. Ожидается, что в будущем квантовые технологии будут быстро развиваться, и произойдет «квантовая версия закона Мура», которая повлияет на тактовую частоту, точность элементов и количество кубитов. Это позволит оценить мощность квантовых компьютеров в будущем.
Квантовая версия закона Мура — это гипотетическая концепция, которая предполагает аналогичный рост производительности и мощности квантовых компьютеров, как это было с классическими компьютерами по закону Мура. Закон Мура гласит, что количество транзисторов на микросхеме удваивается каждые 24 месяца, что приводит к увеличению вычислительной мощностии снижению стоимости. В контексте квантовых вычислений подобный рост мог бы проявляться в увеличении количества кубитов (квантовых битов), скорости обработки информации или других параметров 24.
Очевидно, что квантовым компьютерам потребуется время, чтобы превзойти классические машины в задаче майнинга. Даже когда это произойдет, ни один квантовый компьютер не будет обладать подавляющей мощностью. Однако, даже небольшое преимущество в мощности над другими майнерами может сделать выгодными определенные виды атак, например, на майнинговые пулы, которые используют смарт-контракты. Например, при определенных оптимистичных предположениях, группа из 20 квантовых машин, работающих параллельно, может иметь 0.1% от общей мощности хеширования. Этого достаточно для проведения атак на майнинговые пулы и снижения их прибыли на 10% с минимальными затратами на подкуп.
Attacks on signatures
Биткоин использует для создания подписей Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA), основанный на кривой secp256k1. Безопасность этой системы опирается на сложность задачи дискретного логарифма на эллиптической кривой (ECDLP). Несмотря на то, что классически эта проблема считается сложной, Питер Шор предложил эффективный квантовый алгоритм для её решения.
Это означает, что достаточно мощный универсальный квантовый компьютер может эффективно вычислить закрытый ключ, связанный с открытым ключом, что делает эту схему совершенно небезопасной.
Последствия для биткоина таковы:
(Повторное использование адресов) Чтобы потратить биткоин с адреса, необходимо раскрыть открытый ключ, связанный с этим адресом. Как только открытый ключ раскрывается в присутствии квантового компьютера, адрес больше не является безопасным и поэтому никогда не должен использоваться повторно. Хотя всегда использовать новые адреса — это рекомендуемая практика в Bitcoin, на практике это не всегда соблюдается. Любой адрес, на котором есть биткоины и для которого был раскрыт открытый ключ, является совершенно небезопасным.
(Обработанные транзакции) Если транзакция совершена с адреса, с которого раньше не было расходов, и эта транзакция помещена в блокчейн с несколькими следующими за ней блоками, то эта транзакция достаточно защищена от квантовых атак. Закрытый ключ может быть получен из опубликованного открытого ключа, но, поскольку адрес уже был потрачен, это должно быть объединено с обходом хеширования сети для выполнения атаки двойной траты. Как мы видели в разделе III A, даже с квантовым компьютером атака двойной траты маловероятна, если за транзакцией следует много блоков.
(Необработанные транзакции) После того, как транзакция была передана в сеть, но до того, как она будет помещена в блокчейн, она подвергается риску квантовой атаки. Если секретный ключ может быть получен из широковещательного открытого ключа до того, как транзакция будет помещена в блокчейн, злоумышленник может использовать этот секретный ключ для трансляции новой транзакции с того же адреса на свой собственный адрес. Если злоумышленник затем гарантирует, что эта новая транзакция будет помещена в блокчейн первой, то он может фактически украсть все биткоины, стоящие за исходным адресом. Мы рассматриваем пункт (3) как наиболее серьезную атаку. Чтобы определить серьезность этой атаки, важно точно оценить, сколько времени потребуется квантовому компьютеру для вычисления ECDLP, и можно ли это сделать за время, близкое к интервалу между блоками.
Мы считаем атаку, описанную в пункте 3 (атака на необработанные транзакции), наиболее опасной. Чтобы оценить её серьёзность, важно понять, сколько времени потребуется квантовому компьютеру для решения задачи дискретного логарифма на эллиптической кривой (ECDLP) и возможно ли это сделать за время, сравнимое с интервалом между созданием блоков в блокчейне. Для поля из n-битного простого числа, согласно последним исследованиям, квантовый компьютер может решить задачу ECDLP, используя 9n + 2log2(n) + 10 логических кубитов и (448log2(n) + 4090)*n^3 вентилей Тоффоли. В биткоине используются 256-битные подписи (n = 256), поэтому число вентилей Тоффоли составляет 1.28 * 10^11, которые можно немного распараллелить до глубины 1.16 * 10^11. Каждый вентиль Тоффоли может быть реализован с использованием небольшой схемы T-вентилей, действующих на 7 кубитах параллельно (включая 4 вспомогательных кубита). Анализируя это, можно оценить ресурсы, необходимые для квантовой атаки на цифровые подписи. Как и в случае майнинга блоков, основное время тратится на дистилляцию «магических состояний» для логических T-вентилей. Время решения ECDLP на квантовом процессоре равно τ = 1.28 * 10^11 * cτ(pg)/s, где cτ зависит только от частоты ошибок вентилей (pg), а s — это тактовая частота. Количество необходимых физических кубитов равно nQ = 2334 * cnQ(pg), где первый множитель — это число логических кубитов, включая 4 вспомогательных логических кубита, а cnQ — это коэффициент пространственных затрат.
На рисунке 3 показана производительность квантового компьютера для атак на цифровые подписи. Используя код поверхности с частотой ошибок физических вентилей pg = 5 * 10^-4, коэффициенты накладных расходов составляют cτ = 291.7 и cnQ = 735.3. В этом случае, при тактовой частоте 66.6 МГц, решение задачи займет 6.49 дней, используя 1.7 * 10^6 физических кубитов. Если же тактовую частоту увеличить до 10 ГГц, а частоту ошибок уменьшить до 10^-5, то подпись можно взломать за 30 минут, используя 485550 кубитов. Последний сценарий делает атаку на необработанные транзакции (пункт 3) вполне возможной и серьезно угрожает безопасности текущей системы Bitcoin. На рисунке 4 представлена оценка времени, необходимого квантовому компьютеру для взлома схемы подписи в зависимости от времени, основанная на определённой модели.
Самая большая угроза для биткоина, связанная с появлением квантовых компьютеров, — это возможность кражи еще не подтвержденных транзакций.
Квантовый компьютер может взломать подпись транзакции, пока она ждет записи в блокчейн, и перенаправить деньги на кошелек злоумышленника. Сейчас для этого потребуется много времени и ресурсов, но развитие технологий может сделать такую атаку реальной. Чтобы оценить опасность, нужно понимать, как быстро квантовый компьютер сможет взламывать эти подписи. Все зависит от мощности компьютера и частоты ошибок. Если создать достаточно мощный и точный квантовый компьютер, взлом подписи может занять всего полчаса, что сделает систему Биткоин очень уязвимой.
РИС. 4. На этом графике показаны две оценки времени (в секундах), необходимого квантовому компьютеру для взлома схемы подписи (красные кривые) в зависимости от времени на следующие 25 лет.
Мы даем более и менее оптимистичные оценки (красные полосатые линии). Подробно модели описаны в Приложении C. Согласно этой оценке, схема подписи может быть взломана менее чем за 10 минут (600 секунд, черная пунктирная линия) уже в 2027 году
Будущие усовершенствования квантовых атак
Атаки на протокол Биткоин с использованием известных квантовых алгоритмов и схем коррекции ошибок. Хотя некоторые оценки скорости и масштабирования квантовых вычислений могут показаться оптимистичными, важно помнить, что есть несколько путей для улучшения производительности квантовых компьютеров в решении упомянутых проблем. Во-первых, в качестве кода коррекции ошибок здесь рассматривается код поверхности, который требует значительных классических вычислительных затрат для дистилляции состояний, извлечения синдрома ошибок и коррекции. Другие коды, обеспечивающие трансверсальные вентили Клиффорда и не-Клиффорда, могут устранить необходимость в медленной дистилляции состояний. Фактически, замедление из-за классической обработки для извлечения и коррекции синдрома может быть полностью устранено с использованием протокола без измерения, например, [PSBT10], который в недавнем анализе показывает пороговые значения ошибок [CJS16] всего примерно в 5 раз хуже, чем код поверхности с большим количеством измерений. Это может потенциально значительно улучшить общую скорость коррекции ошибок.
Во-вторых, уменьшение количества логических вентилей в квантовых схемах возможно по мере разработки более эффективных передовых методов квантовых вычислений. Например, используя конкретную задачу большого размера (включая реализации оракула), которая была проанализирована в предыдущей работе [SVM+17], было достигнуто прямое сравнение конкретных подсчетов вентилей, полученных с помощью программного пакета Quipper, между старым [HHL09] и новым [CKS15] квантовыми алгоритмами решения линейных систем, показывающее улучшение на несколько порядков.
Учитывая, что квантовые алгоритмы Шора и Гровера были хорошо изучены и тщательно оптимизированы, не следует ожидать такого значительного улучшения, тем не менее, вероятно, возможно некоторое улучшение. В-третьих, различные квантовые алгоритмы могут обеспечить относительное ускорение. Недавняя работа Калиски [Kal17] представляет квантовый алгоритм для задачи дискретного логарифма: найти m, если дано b = a^m, где b — известное целевое значение, а a — известное основание, используя запросы к так называемой подпрограмме «магического ящика», которая вычисляет наиболее значимый бит m. Повторяя запросы, используя продуманно выбранные степени целевого значения, можно вычислить все биты m и решить задачу. Поскольку разные биты решаются один за другим, задача может быть распределена между несколькими квантовыми процессорами. Каждому процессору требуется количество логических кубитов, сопоставимое с решением всей задачи, но общее время будет сокращено за счет распараллеливания. Кроме того, накладные расходы на квантовую коррекцию ошибок, вероятно, уменьшатся, поскольку фазы в квантовом преобразовании Фурье части схемы не должны быть такими точными, как в исходном алгоритме Шора.
Хотя квантовые атаки на Биткоин кажутся сложными, не стоит расслабляться. Существуют способы сделать квантовые компьютеры быстрее и эффективнее в решении этих задач.
Улучшение коррекции ошибок: Вместо использования сложных кодов коррекции ошибок, можно применять более простые и быстрые методы, которые не требуют постоянных измерений.
Оптимизация алгоритмов: Разрабатываются новые алгоритмы квантовых вычислений, которые позволяют уменьшить количество операций, необходимых для взлома подписи. Это как найти более короткий путь к цели.
Параллелизация: Задачу взлома можно разделить на части и распределить между несколькими квантовыми компьютерами, чтобы ускорить процесс.
Поэтому, даже если сейчас квантовая атака на Биткоин требует огромных ресурсов, с развитием технологий эта угроза будет становиться все более реальной.
КОНТРМЕРЫ: Alternative proofs-of-work
Квантовый компьютер может использовать поиск Гровера для выполнения proof-of-work в Биткоине, используя квадратично меньше хэшей, чем требуется классически. В этом разделе мы исследуем альтернативные proof-of-work, которые могут предложить меньшее квантовое преимущество. Основные свойства, которые мы хотим получить от proof-of-work:
(Сложность) Сложность задачи можно регулировать в соответствии с вычислительной мощностью, доступной в сети.
(Асимметрия) Гораздо проще проверить, что proof-of-work успешно завершен, чем выполнить proof-of-work.
(Отсутствие квантового преимущества) Proof-of-work не может быть выполнен значительно быстрее с помощью квантового компьютера, чем с помощью классического компьютера.
грубая проверка хеша (nonce, prefix_zeros): Эта функция имитирует проверку, соответствует ли хеш nonce заданной сложности (количеству нулей в начале хеша). В реальной сети Bitcoin это заменяется проверкой, что хеш заголовка блока (включая nonce) меньше целевого значения. Здесь используется hashlib.sha256.
поиск Гровера proof_of_work(difficulty): Это основная функция, которая пытается найти nonce, удовлетворяющий требованиям PoW.
N = 2**32: Представляет собой пространство поиска nonce. В реальной сети Bitcoin пространство поиска гораздо больше.
iterations = int(N**0.5): Ключевая идея, вдохновленная алгоритмом Гровера. Алгоритм Гровера теоретически позволяет найти решение в пространстве поиска размера N за O(sqrt(N)) операций, в отличие от O(N) для полного перебора. Мы пытаемся отразить это, выполняя корень квадратный из N итераций.
В цикле мы случайным образом выбираем nonce и проверяем, соответствует ли его хеш требованиям сложности.
Обратите внимание, что этот код не является реальной реализацией алгоритма Гровера и не даст никакого ускорения на классическом компьютере. Он просто демонстрирует концепцию использования sqrt(N) итераций.
Proof-of-work Биткоина выполняет пункты (1) и (2), но мы хотели бы найти альтернативный proof-of-work, который лучше справляется с (3). Аналогичные соображения были исследованы авторами, пытающимися найти proof-of-work, которые вместо (3) ищут proof-of-work, которые не могут быть ускорены ASIC. Подход к этому заключается в рассмотрении proof-of-work, интенсивно использующих память. Было предложено несколько интересных кандидатов, таких как Momentum [Lar14], основанный на поиске коллизий в хеш-функции, Cuckoo Cycle [Tro15], основанный на поиске подграфов постоянного размера в случайном графе, и Equihash [BK17], основанный на обобщенной задаче о днях рождения. Это также хорошие кандидаты для более квантово-устойчивого proof-of-work.Все эти схемы основаны на proof-of-work в стиле hashcash и используют следующий шаблон. Пусть h1 : {0, 1} ∗ → {0, 1} n — криптографически безопасная хеш-функция, а H = h1(header) — хеш заголовка блока. Цель состоит в том, чтобы найти nonce x такой, что h1(H k x) ≤ t и P(H, x) для некоторого предиката P.
Тот факт, что заголовок и nonce должны удовлетворять предикату P, означает, что лучший алгоритм больше не будет просто последовательно перебирать nonce x. Наличие proof-of-work в такой форме также гарантирует, что параметр t все еще может быть выбран для изменения сложности. Далее мы проанализируем этот шаблон для proof-of-work Momentum, так как это можно связать с известными квантовыми нижними границами. Для proof-of-work Momentum пусть h2 : {0, 1} ∗ → {0, 1} — другая хеш-функция с n ≤. В исходном предложении Momentum h1 может быть принята как SHA-256, а h2 как хеш-функция, интенсивно использующая память, но это менее важно для нашего обсуждения. Proof-of-work состоит в том, чтобы найти H, a, b такие, что h1(H k a k b) ≤ t и h2(H k a) = h2(H k b) и a, b ≤ 2 `. (1)Сначала давайте исследуем время выполнения для решения этого proof-of-work, предполагая, что хеш-функции h1, h2 могут быть оценены за единицу времени. Взяв подмножество S ⊂ {0, 1} и оценивая h2(H k a) для всех a ∈ S, мы ожидаем найти около |S| 2/2 многих коллизий. Заметим, что, используя соответствующую структуру данных, эти коллизии можно найти за время около |S|. Один из алгоритмов тогда выглядит следующим образом. Для каждого H мы оцениваем h2 на подмножестве S и находим около |S| 2/2 многих пар a, b таких, что h2(H k a) = h2(H k b).
Для каждой коллизии мы затем проверяем h1(H k a k b) ≤ t. В ожидании нам придется выполнить этот второй тест 2n/t много раз. Таким образом, количество H, которые нам придется попробовать, составляет около m = max{1, 2 n+ t|S| 2 }, так как мы должны попробовать хотя бы один H. Поскольку для каждого H мы тратим время |S|, общее время выполнения составляет m|S|. Мы видим, что оно наименьшее, когда |S| = q 2 n+ t , то есть когда m = 1, и мы просто пробуем один H. Это оптимальное время выполнения тогда составляет T = q 2 n+ t , и для его достижения мы должны использовать память, равную времени выполнения, что может быть непомерно дорого. Для некоторой меньшей памяти |S| < q 2 n+ t время выполнения будет 2 n++1 t|S| .Теперь давайте посмотрим на время выполнения на квантовом компьютере. На квантовом компьютере мы можем сделать следующее. Назовем H хорошим, если существуют a, b ∈ S такие, что h1(H k a k b) ≤ t и h2(H k a) = h2(H k b). Проверка того, является ли H хорошим, требует поиска коллизии и, следовательно, требует, по крайней мере, |S| 2/3 времени согласно квантовой нижней границе запросов Ааронсона и Ши [AS04].
Данный материал создан для портала CRYPTO DEEP TECH для обеспечения финансовой безопасности данных и криптографии на эллиптических кривых secp256k1 против слабых подписей ECDSA в криптовалюте BITCOIN. Создатели программного обеспечения не несут ответственность за использование материалов.
Вышел мой разговор с инвестором в недвижимость Александром Харыбиным о том, как с нуля купить квартиру в Москве и в целом больше зарабатывать без помощи родителей.
В начале 2025 года рост курса популярных криптовалют существенно повлияло на финансовые операции. Несмотря на их широкое использование и кажущуюся безопасность, эти системы остаются уязвимыми. Одной из главных проблем остаётся восстановление потерянных криптовалютных кошельков и приватных ключей, которое может быть осуществлено с помощью сложных математических алгоритмов.
В этой статье мы исследуем методы решения задачи дискретного логарифма и способы восстановлении потерянных Биткоин Кошельков, акцентируя внимание на алгоритме Ricci Flow и проблеме скрытых чисел (Hidden Number Problem) для извлечения приватных ключей из уязвимых транзакций, использующих ECDSA. Мы также обсудим, как современные криптовалюты, такие как Биткоин и Эфириум, зависят от сложных математических основ, обеспечивающих безопасность и анонимность, но подверженных эксплуатации из-за различных уязвимостей.
Роль дискретного логарифмирования в восстановлении потерянных криптовалютных кошельков и извлечении приватных ключей.
Дискретное логарифмирование — это математическая задача, которая заключается в нахождении целого числаx, удовлетворяющего уравнению a=b^x в некоторой конечной группе. Порядок группы точек на этой кривой которая является важным параметром, определяющим криптостойкость системы secp256k1 эллиптической кривой над полем GF(p), где p=2^256−2^32−2^9−2^8−2^7−2^6−2^4−1. Например, если мы знаем a и b, нам нужно найти x — приватный ключ к Биткоин кошельку. Эта задача особенно важна в криптографии, поскольку она лежит в основе многих криптографических алгоритмов, таких как обмен публичными ключами. Современные алгоритмы дискретного логарифмирования имеют очень высокую вычислительную мощность что позволяет эти алгоритмы применить на практике.
Рассмотрим процесс восстановления приватного ключа с использованием программного обеспечения Dockeyhunt Discrete Logarithm и инструмента DarkSignature для генерации поддельных данных транзакций.
Сначала мы введем адрес Биткоин кошелька: 1PYgfSouGGDkrMfLs6AYmwDqMLiVrCLfeS на сумму: 165.10252195 BTC и получим его публичный ключ. Затем, используя DarkSignature, создадим поддельные значения для транзакций, что позволит нам проанализировать и манипулировать данными подписи алгоритма ECDSA. В завершение мы применим математический анализ через программное обеспечение Perelman Work для решения дискретного логарифма и получения приватного ключа к Биткоин кошельку.
Эта статья предназначена не только для специалистов в области криптографии и математики, но и для всех желающих понять, как можно использовать математические методы для решения реальных задач в области криптоанализа с использование различных криптовалют.
Воспользуемся инструментом DarkSignature чтобы получить поддельные данные значение R, S, Z для транзакции алгоритма ECDSA. В поле "Input date" вводим публичный ключ Биткоин Адреса 04e87e83f871df1439b7873b4ae449d15306cafc53e03a06fffb534b3bf25b58d8edca74b0faf5cf8c3aed6cad2bd79a7bce92ab53e07440d4590cbf31286d9335 и получаем данные значение R, S, Z
В качестве инструмента для математического анализа и решения уравнений дискретного логарифма применим программное обеспечение Perelman Work. Выберем опцию из раздела Complex Analysis для полной взаимосвязи между переменными через интеграцию Discrete variation series Variance: [ D = frac{sum_{i=1}^{n} (x_i — bar{x})^2}{N} ) ]
Формула для вычисления дискретной вариации выглядит так:
Объяснение компонентов формулы:
D — это дисперсия (вариация) вашего набора данных.
∑∑ — символ суммы, который означает, что мы будем складывать значения.
i — это индекс, который пробегает все значения в наборе данных от 1 до n.
xi — это каждое отдельное значение в вашем наборе данных.
ˉxˉ — это среднее значение (или среднее арифметическое) всех значений в наборе данных.
N — это общее количество значений в наборе данных.
Как это работает?
Вычисление среднего: Сначала вы находите среднее значение вашего набора данных.
Разница от среднего: Затем для каждого значения xi вы вычисляете, насколько оно отличается от среднего ˉxˉ .
Квадрат разницы: После этого вы берете квадрат этой разницы (чтобы избавиться от отрицательных значений и усилить влияние больших отклонений).
Суммирование: Вы складываете все квадраты разностей.
Деление на количество значений: Наконец, вы делите полученную сумму на общее количество значений N.
С помощью Perelman Work и Dockeyhunt Discrete Logarithm мы произвольно меняем переменные на уязвимость Joux Lercier подробно об этом написано в начале статьи данная уязвимость в транзакции Bitcoin возникают из-за того, что существует возможность изменить значение R,S, Z в подписи, сохраняя при этом действительность подписи, а также в произвольной формуле:
X=hex(((S⋅K−Z)⋅modinv(R,N))modN)
S и R — значения из подписи транзакции (RawTX).
Z — хэш подписи транзакции.
K — секретный ключ (nonce).
N — порядок группы эллиптической кривой.
modinv(R,N) — это модульная обратная функция к R по модулю N.
Пояснение формулы
Входные параметры:
S и R: Эти значения получаются из подписи транзакции. Они необходимы для восстановления приватного ключа.
Z: Это хэш подписи, который также используется в процессе.
K: Секретный ключ (nonce), который должен быть известен только владельцу кошелька.
Вычисления:
Сначала умножаем S на K.
Затем вычитаем Z.
Результат умножаем на модульную обратную величину R по модулю N. Это позволяет “отменить” влияние R, чтобы получить значение, которое можно использовать для вычисления приватного ключа.
Наконец, результат берется по модулю N, чтобы гарантировать, что он находится в пределах допустимого диапазона для значений приватного ключа.
Преобразование в шестнадцатеричный формат:
После выполнения всех математических операций результат конвертируется в шестнадцатеричный формат с помощью функции hex(), что является стандартным представлением приватных ключей в биткоине.
Ricci Flow Hidden Number Problem
Копируем значений R, S, Z и вставим в поле ввода Ricci Flow HNP чтобы выстроит совершенно новые транзакции алгоритма ECDSA.
Теперь согласно уязвимости Joux Lercier мы скопируем из кода ecdsa_impl.h значение секретного ключа «K» именуемая в криптографии NONCE – это секретный, (псевдо)случайный параметр, который обычно обозначают «K». Здесь NONCE, из-за ошибки в коде, зафиксировали 0, 0, 0, 1, 0x45512319UL, 0x50B75FC4UL, 0x402DA172UL, 0x2FC9BAEEUL несколько битов HEX в начале (или в конце) записи.
Восстановление биткоин-кошелька с помощью методов, основанных на математике, таких как Ricci Flow Hidden Number Problem, открывает новые горизонты для понимания криптографических уязвимостей и возможностей. Мы продемонстрировали, как можно использовать программное обеспечение Perelman Work, Dockeyhunt Discrete Logarithm и DarkSignature для извлечения приватных ключей и создания поддельных транзакций, что подчеркивает важность математического анализа в сфере криптовалют.
Полученные результаты показывают, что даже в сложной системе, как Bitcoin, существуют уязвимости, которые могут быть использованы для восстановления доступа к потерянным средствам. Этот процесс требует глубоких знаний в области криптографии и математики, а также навыков работы с специализированным программным обеспечением.
Механизмы эксплуатации и значительное влияние в мультиподписные системы
Уязвимость алгоритма Joux Lercier представляет серьезную опасность для систем с мультиподписными схемами, поскольку злоумышленник может создать поддельные подписи, которые система примет, угрожая не только отдельным транзакциям, но и целостности всего процесса мультиподписей. Злоумышленник может сгенерировать поддельные подписи, которые будут приняты системой, что ставит под угрозу не только отдельные транзакции, но и весь процесс использования мультиподписи.
Недостаточная проверка входных данных пользователей может вызвать серьезные сбои в системе Bitcoin, предоставляя злоумышленникам возможность внедрить вредоносный код и манипулировать системой, создавая поддельные подписи для транзакций.
Практическая часть
Согласно теории уязвимости алгоритма Joux Lercier, злоумышленники способны использовать выявленные недостатки для атак на сеть Bitcoin, перегружая её недействительными транзакциями и тем самым нарушая её стабильность. Перейдем к практической части статьи и рассмотрим пример с использованием Биткоин кошелька: 1PYgfSouGGDkrMfLs6AYmwDqMLiVrCLfeS , где были потерянный монеты на сумму: 165.10252195 BTC на декабрь 2024 года эта сумма составляет: 15802506,39 USD
165.10252195 > 15802506,39 USD
В конечном итоге модуль BitcoinChatGPT выдает ответ в файл: KEYFOUND.privkey сохранив приватный ключ в двух наиболее используемых форматах HEX & WIF
В этой статье мы исследовали методы восстановления потерянных криптовалютных кошельков и приватных ключей с помощью математических алгоритмов, таких как решение дискретного логарифма и проблема скрытых чисел (Hidden Number Problem). Мы продемонстрировали, как использовать программное обеспечение Dockeyhunt Discrete Logarithm, DarkSignature и Perelman Work для извлечения приватных ключей из уязвимых транзакций, использующих алгоритм ECDSA.Наше исследование показало, что даже в таких безопасных системах, как Bitcoin, существуют уязвимости, которые могут быть использованы для восстановления доступа к потерянным средствам. Процесс восстановления требует глубоких знаний в области криптографии и математики, а также навыков работы с специализированным программным обеспечением.
Для защиты от угроз, связанных с уязвимостью Joux Lercier, пользователям необходимо предпринять следующие шаги:
Обновление программного обеспечения: Регулярное обновление криптовалютных кошельков до версий, устраняющих уязвимости, критически важно для обеспечения безопасности.
Улучшение механизмов проверки подписей: Усиленная валидация входных данных и обработка ошибок помогут предотвратить создание поддельных подписей и защитить приватные ключи пользователей.
Мониторинг сетевой активности: Постоянный анализ состояния сети и выявление подозрительных транзакций на ранних этапах позволяют оперативно реагировать на попытки эксплуатации уязвимостей.
Применение многофакторной аутентификации: Внедрение дополнительных криптографических методов защиты значительно повысит безопасность.
Чтобы предотвратить возможные атаки, связанные с уязвимостью Joux Lercier, пользователям Bitcoin настоятельно рекомендуется обновить программное обеспечение своих кошельков до последних версий, которые устраняют эту уязвимость. Регулярные обновления программного обеспечения, внедрение систем обнаружения аномалий и повышение осведомленности пользователей о возможных угрозах помогут сохранить целостность и безопасность криптовалютных систем.
Уязвимость алгоритма Joux Lercier представляет собой значительную угрозу для безопасности криптовалютных транзакций и целостности блокчейна. Для минимизации рисков пользователи должны регулярно обновлять программное обеспечение, применять строгие меры безопасности и проводить постоянный мониторинг состояния сети. Эти меры помогут сохранить безопасность и устойчивость криптовалютных систем, защищая пользователей от потенциальных угроз и финансовых потерь.
Результаты нашего исследования подчеркивают важность математического анализа в сфере криптовалют и демонстрируют потенциальные возможности использования сложных математических методов для решения реальных задач в области криптоанализа. Однако важно отметить, что такие методы могут быть использованы как для восстановления доступа к потерянным средствам, так и для эксплуатации уязвимостей, что подчеркивает необходимость повышения безопасности криптовалютных систем.
Proof Systems for General Statements about Discrete Logarithms Jan Camenisch Dept. of Computer Science Haldeneggsteig 4 ETH Zurich CH-8092 Zurich, Switzerland Markus Stadler Union Bank of Switzerland Ubilab Bahnhofstrasse 45 CH-8021 Zurich, Switzerland
Divisibility, Smoothness and Cryptographic Applications David Naccache Equipe de cryptographie ´ Ecole normale sup´erieure ´ 45 rue d’Ulm, F-75230 Paris, Cedex 05, France Igor E. Shparlinski Department of Computing Macquarie University Sydney, NSW 2109, Australia October 17, 2008
Computing small discrete logarithms faster Daniel J. Bernstein and Tanja Lange Department of Computer Science University of Illinois at Chicago, Chicago, IL 60607–7053, USA Department of Mathematics and Computer Science Technische Universiteit Eindhoven, P.O. Box 513, 5600 MB Eindhoven, the Netherlands
Discrete Logarithms on Elliptic Curves Aaron Blumenfeld University of Rochester
Solving a 676-bit Discrete Logarithm Problem in GF(36n) Takuya Hayashi , Naoyuki Shinohara , Lihua Wang, Shin’ichiro Matsuo , Masaaki Shirase, and Tsuyoshi Takagi Future University Hakodate, Japan. National Institute of Information and Communications Technology, Japan.
Intractability of Learning the Discrete Logarithm with Gradient-Based Methods Rustem Takhanov Maxat Tezekbayev Artur Pak Department of Mathematics, Nazarbayev University, Astana, Kazakhstan Arman Bolatov Department of Computer Science, Nazarbayev University, Astana, Kazakhstan Zhibek Kadyrsizova Department of Mathematics, Nazarbayev University, Astana, Kazakhstan Zhenisbek Assylbekov Department of Mathematical Sciences, Purdue University Fort Wayne, Fort Wayne, IN, USA
Данный материал создан для портала CRYPTO DEEP TECH для обеспечения финансовой безопасности данных и криптографии на эллиптических кривых secp256k1 против слабых подписей ECDSA в криптовалюте BITCOIN. Создатели программного обеспечения не несут ответственность за использование материалов.
Компания Pierer Mobility AG столкнулась со значительным падением стоимости своих акций после объявления о том, что ее дочерняя компания KTM AG инициирует процесс самоуправляемого банкротства в Австрии.
снимок Reuters
Производитель мотоциклов сообщил, что столкнулся с существенным дефицитом финансирования, описываемым как "очень высокая трехзначная сумма в миллионах евро". Теперь компания работает над согласованием плана реорганизации со своими кредиторами в течение 90-дневного срока.
В рамках усилий по реструктуризации Pierer Mobility обозначила планы для KTM, которые включают сокращение производства и постепенное уменьшение избыточных запасов. Эти меры направлены на снижение объемов производства австрийских предприятий компании более чем на 1 миллиард евро в течение следующих двух лет.
Влияние на акции Pierer Mobility было серьезным: они упали на 45% до 6,9 швейцарских франков, что эквивалентно 7,8 долларам США. Это стало самым резким однодневным падением в истории компании, усугубив ее потери с начала года до 84%.
Финансовые трудности KTM являются частью более широкого промышленного кризиса в Европе, в сочетании со снижением спроса на мотоциклы. Pierer Industrie AG, материнская компания Pierer Mobility, совладельцами которой являются Штефан Пирер и индийская Bajaj Auto Ltd., пытается реструктурировать свой долг.
В понедельник компания обратилась к своим кредиторам с просьбой продлить срок погашения почти 250 миллионов евро (262 миллиона долларов) своих обязательств.
